- 运城寻访重逢石头纪实【严建设老照片395 集】 我简直能把你想透, 当我走进运城的时候。 我已急得热汗直流, 访问了十九个老头, 把晋南的小城转了三周。 虽然是悠久的思旧, 我仍然是牛样的执...
严建设
运城寻访重逢石头纪实【严建设老照片395集】我简直能把你想透,当我走进运城的时候。我已急得热汗直流,访问了十九个老头,把晋南的小城转了三周。虽然是悠久的思旧,我仍然是牛样的执拗。说什么变换的世情,泛起了过去的逝流,你就是真正的故友。踏破铁鞋的淡愁,已化为不废功夫的范畴,是就像远在天涯近在咫尺,就像是梦乡的邂逅,我紧紧地攥着你的手。你已长成了高高的个头,俊逸的容颜却很清瘦,你那样顽皮的童音,已变到老
- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 基于TRIZ的救援机器人轻量化设计
天行健王春城老师
TRIZ机器人
在救援机器人设计中,轻量化是一个至关重要的目标,它直接关系到机器人的便携性、运输效率以及在复杂环境中的作业能力。TRIZ理论为我们提供了一套系统化的工具和方法,用于解决设计过程中遇到的各种挑战,特别是在实现轻量化目标时,TRIZ能够帮助我们识别并消除设计中的冗余与低效部分,同时保留或增强其关键功能。具体如深圳天行健企业管理咨询公司下文所述:1.功能分析与矛盾识别TRIZ理论强调对系统功能的深入分析
- Python OpenCV图像处理:从基础到高级的全方位指南
极客代码
玩转Python开发语言pythonopencv图像处理计算机视觉
目录第一部分:PythonOpenCV图像处理基础1.1OpenCV简介1.2PythonOpenCV安装1.3实战案例:图像显示与保存1.4注意事项第二部分:PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分:PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分:PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略4
- 【机器人建模和控制】读书笔记
Piccab0o
机器人
机器人建模和控制——马克·斯庞A.x10=x1∙x0x^0_1=x_1\bulletx_0x10=x1∙x0,其实就是:1)x1x_1x1轴向量在O0O_0O0系下的坐标2)在x0x_0x0轴上的投影3)坐标变换矩阵的R10R_1^0R10的第一个元素B.点p在o1x1y1z1o_1x_1y_1z_1o1x1y1z1系下的坐标p1p^1p1可以表示为:p=ux1+vy1+wz1p=ux_1+vy_
- Matlab在工业机器人中的运用,基于MATLAB的工业机器人建模与仿真.docx
weixin_34518801
摘要:机器人运动系统作为机器人系统中最重要的组成部分之一,其重要性不言而喻,因为它影响着机器人的主要性能,因此为了提高机器人的质量,对机器人进行运动学分析和仿真是不可或缺的。本次毕业设计主要对KUKA机器人的三维仿真进行了一系列的分析,主要是以下几个内容:(1)研究了机器人运动学仿真的背景意义及发展趋势。(2)通过对齐次坐标变换理论的研究,说明了KUKA机器人结构及参数,并且建立了相应的D-H参数
- Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)
亚图跨际
算法交叉知识Python视频图像修复模数转换信号链噪音频谱计算量化周期性视觉刺激高斯噪声的矩形脉冲心率失常检测算法
要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法,用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比,通常以分贝表示。高于1:1(大于0dB)的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- tushare库获取金融股票数据
罔闻_spider
python进阶python
定义:Tushare是一个为金融量化分析师和数据爱好者设计的开源工具,提供从数据采集、清洗加工到数据存储的全流程服务。它能够实时抓取沪深两市的股票和期货市场数据,包括交易价格、成交量、市值、市盈率等关键指标,同时也提供历史数据的采集。Tushare的数据采集功能是其核心优势之一,它支持多种数据类型,包括日K线数据和分钟级数据,满足不同分析需求。Tushare的数据清洗与加工功能提供了强大的工具集,
- 如何使用并提高批判性思考能力?
颍水书生
学会一个技能的最好办法就是不断的使用,学英语如此、学游泳如此、学吉他也是如此。作人类最核心的技能,学会思考的最重要的方法不是学,而是不断的对心智的积极运用。如何使用心智,则是一个相对不容易的事情,因为思考结果的没有明显的反馈,不像游泳,换气、泳姿、游的速度这些都是可以量化,水平的高低,很容易考评,甚至一眼就能看出来。不过不容易也未必是无章可循,就像我们在读书时那样,可以先来个摸底考试,看看自己水平
- 我什么都爱,爱上墨蓝色天空,跑步13公里
爱美食爱马甲线
我什么都爱,爱上墨蓝色天空,跑步13公里一个地方,连续去三次晨跑什么感受?我很少一个地方连续去三次。喜欢不断变换场地跑步,那些多年固守一个地方跑步的人我真的特别佩服,我是做不到的。跑步终究太枯燥了,倘若没有一点变化,我简直坚持不下去。我之所以愿意一连三天去江滩,因为江滩值得留恋。前天我路跑22公里,第8公里进入江滩跑步,在那里跑了10公里打道回府;昨天我练习拉一下心率快速跑,我只跑了5公里;今晨,
- CV、NLP、数据控掘推荐、量化
海的那边-
AI算法自然语言处理人工智能
下面是对CV(计算机视觉)、NLP(自然语言处理)、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍:1.CV(计算机视觉,ComputerVision)定义:计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息,并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务:图像分类:识别图像中的物体并分类,比如猫、狗、车等。目标检测:在图像或视频中定位并识别多个对象,如人脸检测
- 【python版】示波器输出的csv文件(时间与电压数据)如何转换为频率与幅值【方法②】
cxylay
pythonpython开发语言示波器csv文件频谱频域时域
要将示波器输出的CSV文件中包含的时间与电压数据转换为频率与幅值数据,你可以按照以下步骤进行处理。这里假设你的数据是一个周期性信号,可以通过傅里叶变换来实现这种转换。1、准备数据①导入CSV文件首先,使用Python、Excel或任何数据处理工具导入你的CSV文件。CSV文件中应该有两列数据,分别为时间(time)和电压(voltage)。②检查数据确保时间列的单位是一致的(例如秒),电压列是以伏
- 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用
皮皮冰燃
深度学习深度学习
文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型,提供三种规
- 欺诈文本分类检测(十四):GPTQ量化模型
沉下心来学鲁班
微调分类人工智能语言模型微调
1.引言量化的本质:通过将模型参数从高精度(例如32位)降低到低精度(例如8位),来缩小模型体积。本文将采用一种训练后量化方法GPTQ,对前文已经训练并合并过的模型文件进行量化,通过比较模型量化前后的评测指标,来测试量化对模型性能的影响。GPTQ的核心思想在于:将所有权重压缩到8位或4位量化中,通过最小化与原始权重的均方误差来实现。在推理过程中,它将动态地将权重解量化为float16,以提高性能,
- matlab时域离散信号与系统,时域离散信号和系统的频域分析
远方有城
matlab时域离散信号与系统
信号与系统的分析方法有两种:时域分析方法和频域分析方法。在连续时间信号与系统中,信号一般用连续变量时间t的函数表示,系统用微分方程描述,其频域分析方法是拉普拉斯变换和傅立叶变换。在时域离散信号与系统中,信号用序列表示,其自变量仅取整数,非整数时无定义,系统则用差分方程描述,频域分析方法是Z变换和序列傅立叶变换法。Z变换在离散时间系统中的作用就如同拉普拉斯变换在连续时间系统中的作用一样,它把描述离散
- 基于matlab的离散系统变换域分析实验,实验3 离散时间系统的变换域分析
mmjang
电子科技大学实验报告学生姓名:项阳学号:2010231060011指导教师:邓建一、实验项目名称:离散时间系统的变换域分析二、实验目的:线性时不变(LTI)离散时间系统的特性可以用其冲击响应序列来表示,也可以用传递函数和频率响应来表示,本实验通过使用MATLAB函数对离散时间系统的一些特性进行仿真分析,以加深对离散时间系统的零极点、稳定性,频率响应等概念的理解。三、实验内容:1、设X1(z)23z
- 汤姆的午夜花园
uu喔
这是一本关于时间的书。花园中不断变换的四季,忽快忽慢的时间和任意切换年龄的海蒂,都暗示午夜花园不存在于循规蹈矩的现实世界。这是一个象征幸福童年的花园,可以爬山,可以射箭,可以不被约束地做很多自己喜欢的事情。汤姆和海蒂是好朋友,花园是他们的小天地,那里有天光云影,有花鸟虫鱼,有可以赤脚踩上去的泥土…在那里他们可以无拘无束自由自在地奔跑嬉戏。很显然,作者用花园把孩子的世界和大人的世界分开了。花园就是我
- Docker 安装配置和基本命令详解以及案例示范
J老熊
docker容器运维面试linux
1.引言容器化技术的快速发展给软件开发和运维带来了革命性的变化,Docker作为这一领域的领军者,已经成为软件开发和部署流程中的重要工具。Docker的轻量化、快速启动和高效资源利用让开发者能够在不同的环境中实现一致的开发体验。本篇文章将详细讲解如何在CentOS系统中安装Docker,如何配置阿里云镜像加速,Docker的基本命令和语法,以及通过实际的电商交易系统案例来演示如何在Docker环境
- 2020-04-09奋进的周四
深山含笑空凝峡谷
从小就特别希望和别人不一样。瞪着一双很乖的眼睛目不转睛看老师,嘴上不说心里没放下过独特眼光和taste也是从幼年就形成了。要视角不同,创新,玩点别的花样和审美有些概念让自己想起来就会有点兴奋比如life-hacker/量化自我/digitalnormad/自由编舞师/读书社群leader/coach/创作者自我的形成/个体的觉醒/作为创作者,一定要有信心——我做的创作的,即使有人做过类似的了,我做
- Python最全的股票数据API接口
w_traveler
python开发语言大数据
python最全的股票数据API接口使用python是一种有效的方式来获取高频股票数据,以便进行股票行情数据分析和量化交易。python是一种广泛应用于金融数据领域的编程语言,可用于与股票数据API接口进行交互。通过调用股票数据API接口,我们可以获取实时的股票数据,包括tick数据和k线历史数据。tick数据提供了每次交易的详细信息,而k线历史数据则提供了一段时间内港股、美股、A股、沪深行情数据
- 三点or多点的变换矩阵求解opencv & eigen
合工大机器人实验室
C++矩阵opencv线性代数
《Estimating3-DRigidBodyTransformations:AComparisonofFourMajorAlgorithms》,它使用SVD方法计算T和t。只要算出变换矩阵,就可以算出A坐标系的一个点P在坐标系B里的对应点坐标,即R为3x3的转换矩阵,t为3x1的位移变换向量,这里点坐标均为3x1的列向量(非齐次形式,齐次形式下为4x1列向量,多出的一个元素值补1而已)。理论上只
- 2023-01-16 如何找到属于自己的锚定点呢
黄高
之前在网上看到了王健林一天的行程安排,4:55起来健身,然后到公司开会,再去两个城市出差,回到家已经凌晨,非常繁忙且充实。确实,一看上去非常值得尊敬,4:55大多数人都没办法达到,可是对于他来说已经10年如一日,当然最终做的事业也非常的大。昨天我和共读会一会小伙伴也在交流,她说了一个让我印象极深的概念,就是每天精进一点点,可这一点点我们怎样来进行量化呢,自己好好想想,好像我真的没有办法办到,也讲了
- 10.红尘姻缘篇‖读《龙文鞭影》笔记
周游时光_
10.“拈一朵微笑的花”---红尘姻缘篇拈朵微笑的花想一番人世变换到头来输赢又何妨日与月共消长富与贵难久长今早的容颜老于昨晚眉间放一字宽看一段人世风光谁不是把悲喜在尝海连天走不完恩怨难计算昨日非今日该忘浪滔滔人渺渺青春鸟飞去了纵然是千古风流浪里摇风潇潇人渺渺快意刀山中草爱恨的百般滋味随风飘这一首歌很喜欢,道尽百般滋味!‘红尘中,谁不是把悲喜在尝,昨日非今日该忘,有情意更该珍惜当下’-----周游时
- Python计算机视觉编程 第三章 图像到图像的映射
一只小小程序猿
计算机视觉pythonopencv
目录单应性变换直接线性变换算法仿射变换图像扭曲图像中的图像分段仿射扭曲创建全景图RANSAC拼接图像单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里,平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性,比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲,以及创建全景图像。单应性变换本质上是一种二维到二维的映射,可以将一个平面内的点映射到另一个平面上的对应点。代码如下:impo
- 不想在街上停留
纯水陆零
图片发自App不想在街上停留流动的汽车,好看的姑娘,大风吹起气球人头涌动,摩托电瓶车满街漂流左躲右闪,险些栽个大跟头红灯阻止,黄灯停留绿色灯亮了才能走看看街景,花坛锦绣街头闹热,泉喷假山细水流姑娘好看,裙子舞动,大爷咋也看不够闪动的光影,流动的马路斑马线边静等候汽车摩托争着走等待守候,守着人少了再走等得他,在马路上心犯愁车人拥挤,啥时候是个头红绿灯变换,斑马线上挤着走右转弯汽车,咋规矩又不守左闪闪
- 逆radon变换matlab,Radon变换及其Matlab代码实现
少年商学院
逆radon变换matlab
Radon变换和Hough变换类似,最初是用于检测图像中的直线(例如笔直的街道边沿、房屋的边沿、笔直的电线等)。关于Hough变换,可以参考OpenCV中的代码和示例(其实除了HoughLines还有HoughCircles等等变种),此处不再赘述。关于Radon变换,可以参考wiki或者百科,或者网络上的其他资料介绍。这里做一个简单的总结。首先准备一张灰度化的图像,及黑白图像,然后检测图像的边缘
- 从MVC到DDD的架构演进
洛蕾
计算机mvc架构
Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475DDD这几年越来越火,资料也很多,大部分的资料都偏向于理论介绍,有给出的代码与传统MVC的三层架构差异较大,再加上大量的新概念很容易让初学者望而却步。本文从MVC架构角度来讲
- AWS Nitro架构简介
河马虚拟化
计算机架构虚拟化aws虚拟机架构
AWS(AmazonWebServices)Nitro架构为Amazon的云服务提供了底层的支持。Nitro架构的总体设计思想是:轻量化的hypervisor配合定制化的硬件,让用户无法区分出运行在虚拟机内和运行在裸金属上操作系统的性能差异。为了实现定制化的硬件(ASIC),Amazon和以色列的一家芯片公司——Annapurna实验室合作,并在后面将其收购,其芯片的logo就是Annapurna
- 月入十万第三十七天
赵小虎虎
嘿嘿,今天注册了好多交易所,接下来学会搬砖,这样每天就可以不用早出晚归的去上班啦,理想很丰满,现实也不算太骨感,就看自己的行动能力了。网格交易可能是投入本金较小,网格密度不够,每天盈利1块不到[手动捂脸],一个月下来连我买阿里云服务器的零头钱都不够[在捂一次脸]。好在对网格交易的理论摸清楚了,轻量化服务器也懂得是个啥东东了。哈哈,学习点东西总要交点学费及智商税。今天下午大盘往下走,one也不知中了
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
-------------------
- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置